package com.hmdp.service.impl;

import ch.qos.logback.classic.spi.EventArgUtil;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;


@Slf4j
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Autowired
    private CacheClient cacheClient;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //调用工具类，解决缓存穿透
//        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        //互斥锁解决缓存击穿
        Shop shop = cacheClient.queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        //逻辑过期解决缓存击穿
//        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.MINUTES);

        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }


    /**
     * 根据id查询商铺缓存，解决缓存穿透问题
     * 缓存穿透：是指客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致缓存不生效，数据库压力过大
     * 解决方案：缓存空对象
     *         布隆过滤
     *         增强id的复杂度，避免被猜测id的规律
     *         做好数据的基础格式校验
     *         加强用户权限校验
     *         做好热点参数限流
     * @param id
     * @return
     */
//    @Override
//    public Result queryById(Long id) {
//        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //1.从redis中查询商铺缓存
//        String cache_shop = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //2.判断缓存是否存在
//        if(StrUtil.isNotBlank(cache_shop)){
//            //存在，直接返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(cache_shop, Shop.class);
//            return Result.ok(shop);
//        }
//        //3.不存在，isNotBlank（还剩 null和“”）
//        if(cache_shop != null){
//            //现在缓存只剩下“”
//            return Result.fail("店铺信息不存在");
//        }
//        //4.根据id查询数据库
//        Shop shop = getById(id);
//        //5.判断商铺是否存在
//        if(shop != null){
//            //存在，将商铺数据存入redis中,并返回店铺信息
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//            return Result.ok(shop);
//        }
//        //不存在，只剩下“”，写入redis中(解决缓存穿透，缓存空对象)
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//        return Result.fail("店铺信息不存在");
//    }

    /**
     * 缓存击穿问题：是指一个被高并发访问丙炔缓存重建业务较复杂的key突然失效，
     *             无数请求访问会在瞬间给数据库带来巨大压力
     * 解决方案一：使用互斥锁
     * @param id
     * @return
     */
//    public Result queryById(Long id) {
//        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //1.从redis中查询商铺缓存
//        String cache_shop = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //2.判断缓存是否存在
//        if(StrUtil.isNotBlank(cache_shop)){
//            //存在，直接返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(cache_shop, Shop.class);
//            return Result.ok(shop);
//        }
//        //3.不存在，isNotBlank（还剩 null和“”）
//        if(cache_shop != null){
//            //现在缓存只剩下“”
//            return Result.fail("店铺信息不存在");
//        }
//        //4.实现缓存重构
//        //4.1 获取互斥锁
//        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
//        Shop shop = null;
//        try {
//            boolean isLock = tryLock(lockKey);
//            //4.2 判断是否获取锁
//            if(!isLock){
//                //没有获取，休眠一段时间,从新从redis中查询缓存
//                Thread.sleep(50);
//                return queryById(id);
//            }
//            //4.3 获取到锁，根据id查询数据库
//            shop = getById(id);
//            //5.判断商铺是否存在
//            if(shop == null){
//                //不存在，只剩下“”，写入redis中(解决缓存穿透，缓存空对象)
//                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//                return Result.fail("店铺信息不存在");
//            }
//            //存在，将商铺数据存入redis中,并返回店铺信息
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//        } catch (InterruptedException e) {
//            throw new RuntimeException(e);
//        } finally {
//            //释放锁
//            unlock(lockKey);
//        }
//        return Result.ok(shop);
//    }

    /**
     * 互斥锁：
     *      利用redis的setnx方法来表示获取锁，该方法含义是redis中如果没有这个key，则插入成功，返回1
     *      在stringRedisTemplate中返回true
     *      如果有这个key则插入失败，返回0，在stringRedisTemplate中返回false
     */
//    private boolean tryLock(String key){
//        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
//        //判断结果是否为true，并返回对应的布尔结果
//        return BooleanUtil.isTrue(flag);
//    }
//    private void unlock(String key){
//        stringRedisTemplate.delete(key);
//    }

    //解决方案二：利用逻辑过期
    /**
     * 1.由于redis中存储的数据的value需要带上过期时间，所有要新建一个实体类（RedisData）
     * 2.新增saveShop2Redis方法，利用单元测试进行缓存预热
     * @param id
     * @return
     */
//    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
//    @Override
//    public Result queryById(Long id) {
//        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //1.从redis中查询商铺缓存
//        String cache_shop = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //2.判断缓存是否存在
//        if(StrUtil.isBlank(cache_shop)){
//            //不存在，直接返回
//            return null;
//        }
//        //3.存在，需要先把json反序列化为对象
//        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(cache_shop,RedisData.class);
//        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(),Shop.class);
//        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//        //4.判断是否过期
//        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
//            //未过期，直接返回商铺信息
//            return Result.ok(shop);
//        }
//        //5.已过期，需要进行缓存重建
//        //5.1 缓存重建
//        //5.2 获取互斥锁
//        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
//        boolean isLock = tryLock(lockKey);
//        //5.3 判断是否获取到锁
//        if(isLock){
//            //获取到锁
//            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{
//                try {
//                    //重建缓存
//                    this.saveShop2Redis(id,RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL);
//                } catch (Exception e) {
//                    throw new RuntimeException(e);
//                } finally {
//                    unlock(lockKey);
//                }
//            });
//        }
//        //6. 返回过期的商铺信息
//        return Result.ok(shop);
//    }
//    public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds){
//        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //1.查询店铺数据
//        Shop shop = getById(id);
//        //2.封装逻辑过期时间
//        RedisData redisData = new RedisData();
//        redisData.setData(shop);
//        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
//        //3.写入redis
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
//    }


    /**
     * 根据id更新商铺缓存，先更新数据库，再删除缓存，从而实现双写一致
     * @param shop
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional  //事务， 并在启动类开启事务注解
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        if(id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1.先更新数据库
        updateById(shop);
        //2.再删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(key);
        return Result.ok();
    }

    /**
     * 实现附近商铺功能
     * @param typeId
     * @param current
     * @param x
     * @param y
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        // 4.解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }
}
